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摘要：

1. 为了推动荧光分子设计的创新，研究者们综合了量子化学计算（QC）与深度学习技术，开发了一种全新的方法。RIKEN高级智能项目研究中心与东京大学等机构的科学家们，利用从头分子生成器（DNMG）与量子化学计算的结合，成功设计出了具有荧光特性的分子，这一成果在《Science Advances》杂志上发表。

背景与目的：

1. 荧光分子因其在生物成像、有机发光二极管和传感器等领域的重要应用，一直是化学研究的焦点。然而，设计出具有特定荧光性能的分子是一项极具挑战性的任务。研究者们希望借助机器学习与量子化学计算的融合，实现荧光分子的自动化设计，以期克服传统设计方法的局限性。

设计原理与过程：

1. 科学家们通过从头分子生成器（DNMG）与量子化学计算的结合，构建了一个能够生成荧光分子的系统。这种方法不仅考虑了分子结构的基本属性，还深入分析了影响荧光性能的复杂因素。在大规模并行计算的支持下（使用1024个处理器核运行5天），生成器成功产生了3643个候选荧光分子。

实验验证与结果：

1. 研究团队从候选分子中精心挑选了未报道的分子和已报道的分子进行了合成。通过光致发光光谱测量，证实了DNMG设计的荧光分子具有75%的准确率（共验证了8种分子，6种成功），并且成功合成了一个未被记录的荧光分子，其荧光亮度足以通过肉眼观察。

结论与展望：

1. 本研究揭示了通过量子化学计算与机器学习结合设计荧光分子的新途径，显著提高了荧光分子设计的效率和成功率。这一突破不仅为荧光材料的开发提供了强大的工具，还有望加速相关领域的技术创新。未来的研究将进一步优化设计算法，扩展分子库，并探索荧光分子在更广泛的科学与工业应用中的潜力。

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